基于3DEC模擬的既有鐵路單體滑坡危險性分區與評價
——以川黔線裁縫巖滑坡為例

李嘉雨 毛邦燕 陳 亮 葛云峰 王 棟

(1.中鐵二院勞模(專家)地質創新工作室，四川成都 610031；2.中鐵二院工程集團有限責任公司，四川成都 610031；3.中國地質大學(武漢)工程學院，湖北武漢 430074)

西南險峻山區鐵路沿線滑坡災害分布廣泛，據統計，1978年發生在鐵路上的滑坡、崩塌約有1 700處。多年來，平均每年因滑坡導致既有鐵路中斷運輸44次，中斷行車時長800 h以上，造成的直接經濟損失達數千萬元[1]。以下兩個方面的原因使我國鐵路沿線依舊面臨著嚴重的滑坡地質災害:①受原有勘察手段和投資額度的限制，既有鐵路未完全繞避的滑坡；②受自然因素或人類工程活動影響，鐵路沿線一些潛在不穩定斜坡逐漸演變形成新的滑坡體。

單體滑坡危險性評價通常包含三個要素:在一定時間內發生的可能性、滑移距離和滑移速度[2]。國外學者對崩滑體的危險性研究開展較早，在區域性滑坡的危險性評價方面有著豐富的經驗，但對單體滑坡危險性評價的研究較少。Bunce等[3]通過記錄公路沿線崩塌的發生頻率來評價公路危巖落石的危險性，并首次將危險性的概念引入到地質災害評價中。T Glade[4]認為滑坡的歷史數據在滑坡危險性評價中有重要的作用。Cardinali M等[5]運用多期航拍數據解譯、現場調查、滑坡庫存地圖等地貌學的方法評估意大利中部翁布里亞區域的滑坡危險性和風險性。William等[6]將一階、二階矩(FOSM)近似極限平衡邊坡穩定性方程與數字高程模型相結合，在美國西維吉尼亞州Wheeling地區開展了基于空間分布概率的滑坡危險性分析。Rex等[7]介紹了美國使用激光雷達、物理模型和三維斜坡-穩定性模型(SCOOPS)在西雅圖地區開展滑坡危險性評價的進展。

而國內學者對滑坡危險性評價研究起步較晚，但發展較快，尤其是針對單體滑坡的危險性風險評價進行了許多有益的工作。陳麗霞等[8]采用Monte-Carlo方法預測了滑坡發生的概率，并利用能量守恒原理和謝德格爾公式，結合滑坡裂縫的展布方位，預測了滑坡災害發生后的影響范圍。張茂省等[9]利用滑坡風險評價與管理理論對延安市虎頭峁滑坡進行了危險性及社會風險評價；韓金良等[10]通過斜坡失穩概率計算和滑坡事件統計分析評價經驗公式兩種方法，對吳家溝滑坡進行了地質災害風險評估。唐亞明等[11]進一步總結了一種以高精度數字高程模型(DEM)和Quick Bird遙感數據為調查基礎的大比例風險區劃和評價方法。薛強等[12]提出了基于多期三維數值高程模型(DEM)和滑坡強度的單體滑坡危險性定量評估方法。馮立等[13]對不同降雨工況下的四川虹口黑泥灣滑坡開展了風險性評估和風險區劃。這些研究為當地的滑坡風險評估與管理提供了技術支撐，并取得了顯著的經濟效益。

總結目前國內外研究現狀，單體滑坡滑距預測及評價方法有四種:地貌學方法、幾何學方法、經驗模型法、碎屑流的變體積法?？尚械幕聫姸阮A測方法有三種:數學模型法、數值模擬法和位移速率監測法。時間概率預測及評價的方法有兩種:“直接利用編錄過去已發生的滑坡事件”、“間接利用觸發因素重現周期信息”[14]。

鐵路工程呈線性展布，沿線滑坡點具有工程地質條件多變、地質災害零星發育等特點。根據以上特點，既有鐵路單體滑坡難以根據“編錄已發生的滑坡事件”或經驗公式來評價。隨著數值模擬技術的發展成熟，使通過數值模擬法來預測滑距和滑坡強度，快速識別滑坡失穩后的運動路徑和影響范圍成為可能。

早在2008年，滑坡和工程邊坡聯合技術委員會(JTC)就提出了采用數值模擬的方法來模擬評價滑坡運動距離和速率的建議[15]。在國外，Fall等[16]將二維有限元和離散元方法用于區域滑坡危險性分區；而在國內，吳鐘騰[17]利用土工離心機和3DEC數值模擬手段對麻窩滑坡的運動危險性進行了驗證分析。目前，借助數值模擬的手段開展單體滑坡的危險性分區和評價的國內外學者還較少，在鐵路上的應用更是空白。

以川黔線裁縫巖滑坡為背景，在前期對滑坡基本特征和形成機理認識的基礎上[2]，利用3DEC模擬滑坡體大變形、旋轉和運動，預測裁縫巖滑坡再次失穩后的運動路徑、滑動速率及影響范圍；利用模擬結果結合層次分析法制作了危險性分區云圖；利用觸發因素(3日降雨量閾值)的年概率獲得了滑坡的失穩概率。以上成果可為裁縫巖滑坡風險評估與管理、災害的治理與人員搬遷安置提供理論依據，同時也為西南險峻山區既有鐵路滑坡災害風險評價與管理提供了借鑒。

圖1 裁縫巖滑坡無人機航拍全景

1 裁縫巖滑坡概況

裁縫巖滑坡所在區域(見圖1)地貌屬淺中切割侵蝕-構造中低山；滑坡位于官田寺背斜的北西翼，為單斜構造；滑坡區主要出露地層有:第四系全新統坡殘積層、滑坡堆積體、崩坡積層，侏羅系中統上沙溪廟組。

滑坡長460 m，寬90～100 m，整體呈不規則四邊形，平均厚度約5～20 m，總方量為162×104m3。滑體后部以巖體滑動為主，下伏基巖為侏羅系沙溪廟組二段紫紅色中厚層-厚層泥巖夾灰白色中厚層砂巖，產狀320°∠20°，發育兩組優勢結構面(JL1、JL2)，產狀分別為182°∠75°和55°∠82°(見圖2)；中前部為土體滑動，主要為第四系滑坡松散堆積物粉質黏土夾碎石(見圖3)。

圖2 后緣滑坡壁

滑體前部臨空，中部平緩，后部陡斜；斜坡沿南側臨空面崩塌剝蝕且巖層傾向北西，使滑體北側厚，南側薄。根據滑坡的變形特征，可將滑坡劃分為主滑區、剪切擠壓區。其中，主滑區又可以分為啟動推移區、擠壓下錯區、鼓脹滑塌區(見圖4)。滑坡區內地表水主要以大氣降水補給為主，通過無人機航拍解譯及調查，滑坡壁后部存在3條季節性水溝，在滑坡后緣易形成點狀入滲的季節性基巖裂隙水，并沿滑帶流動至前緣鼓脹滑塌區，最后以泉的形式沿坡腳巖層面滲出，排泄于沖溝。

圖3 滑坡前緣剪出口

圖4 裁縫巖滑坡2-2′縱剖面

前期調查研究表明:該滑坡是在自重應力的牽引作用以及降雨入滲至后緣的張拉裂縫而使滑帶泥化軟化，最終誘發失穩破壞。

2 滑坡的危險性分析

2.1 滑坡的穩定性分析

圖5 滑坡監測點的變形(降雨量)-時間曲線

滑坡失穩后，采用全站儀對滑坡的變形位移開展了應急監測(見圖5)。在47 d內，DMP1累計變形量為-2.9 mm，DMP2累計變形量為-36.3 mm，DMP3累計變形量為3.7 mm，DMP4累計變形量為-42.4 mm，DMP5累計變形量為-4.3 mm。監測結果表明:滑坡左側邊界的變形量大于滑坡右側邊界的變形量；滑坡后緣的變形量大于前緣的變形量。

由傳遞系數法，滑坡1-1′，2-2′，3-3′三個縱剖面(見圖1)暴雨工況穩定性系數分別為0.47，0.48，0.79，皆處于不穩定狀態。

綜合以上分析，該滑坡完全失穩后，滑帶完全貫通，抗剪強度大幅降低，在暴雨條件下飽水軟化，仍然有進一步失穩滑動的可能性。為了快速準確地評價滑坡失穩對川黔線雷吼洞洞口及前緣居民區的影響，運用3DEC離散元軟件模擬滑坡再次失穩后的滑動范圍及速率，并進行危險性分區和評價。

2.2 地質模型的建立與參數的選取

滑坡模型長800 m，寬630 m，高約263 m；設定模型的z方向為重力方向，x方向為正東方向(指向山體內部)，y方向為正北方向?；履Ｐ蛒、y方向和z方向底面為約束邊界。根據實際情況劃分為主滑區(3、4、5號區域)、剪切擠壓區(2號區域)、下伏基巖(1號區域)三部分(見圖6)。

圖6 裁縫巖滑坡模型

模型滑面為巖層層面，采用3DEC莫爾-庫侖模型開展計算?；w后部為松散的巖體，主要發育兩組優勢結構面(JL1、JL2)，故對后部滑體按照巖層層面和兩組優勢結構面進行切割。中前緣碎石土在空間上都是離散的塊體，如果將其考慮為一個整體，則塊體間無法分離。因此，將中前緣滑體也切割成細小的塊體來模擬碎石土離散的力學特征。塊體間的力學性質采用節理面接觸-庫倫滑移模型計算，并在滑坡上設置7個監測點(見圖7)，以獲得滑坡不同部位的滑動距離和滑速。

由實際監測數據可知(見圖5)，滑坡滑帶逐步泥化、軟化，進而產生變形。模擬計算時，3號區域的滑帶首先軟化，待滑坡位移穩定后，4、5號區域的滑帶依次軟化直到滑坡完全失穩。為計算滑坡失穩后破壞的最大范圍，主滑區滑帶按暴雨工況下處于飽和狀態考慮，故取滑帶土液限飽和狀態下的物理力學參數(見表1)；受沖溝的排水作用，剪切擠壓區滑帶未處于飽水狀態，故剪切擠壓區塊體間依照滑帶土天然力學強度計算(見表1)；下伏基巖為不可變形的剛體。

圖7 滑坡模型監測點分布

表1 裁縫巖滑坡巖土體物理力學參數

2.3 危險性模擬結果與分析

當滑帶處于天然狀態下時，數值模擬計算結果顯示滑坡體發生微量變形后趨于穩定，這與滑坡的實際情況相符。

當3號區域(見圖6)滑帶軟化后，滑體后緣形成約5 m寬的后緣拉裂縫，主滑區前緣局部滑塌，而后部趨于穩定。當3、4號區域(見圖6)滑帶均軟化后，滑坡立刻失穩破壞，主滑前緣首先剪出。考慮到滑坡失穩后的運動時間遠遠小于降雨入滲至5號區域的時間，故5號區域滑帶的力學參數仍按照天然狀態下的力學參數考慮。而后，由于滑坡前緣5號區域對后緣滑體的阻擋作用，使滑坡左側中部部分滑體沿左側陡坡下滑并形成溜滑體；最終在中后緣滑體的推擠作用下，主滑區前緣(5號區域)及剪切擠壓區(2號區域)完全失穩，并滑入綦江中，形成滑坡壩，滑坡左側也有部分溜滑體滑至鐵路隧道雷吼洞洞口，堵塞鐵路線(見圖8、圖9)。

圖8 不同區域的滑動結果

圖9 數值模擬計算結果

通過模擬結果中溜滑體和滑坡壩的各點坐標和高程，得到如下結果:溜滑體堵塞鐵路面積約為452 m2，平均厚度為1.6 m，體積約為723 m3；滑坡堵塞河道面積約為20 139 m2，寬度為40～102 m，最大高度為14 m，前緣滑塊入水速率為20 m/s，最高水位高程達304 m，未超過川黔線鐵路運營高程(310 m)，不會影響鐵路運營。

2.4 危險性分區云圖

通過數值模擬和無人機航拍，獲得了滑坡范圍內的滑塊數量、滑動速率、滑坡誘發次生災害的概率以及植被覆蓋情況，并將以上四個指標因素用于危險性分區的定量評價。

首先，設定每個塊體對某點人員造成傷亡的概率為0.5，某點滑塊砸中人員的概率劃分為:小于75%、75%～97%，大于97%三種標準。某點滑塊數量基準值為2和5；人一般奔跑速率為5～7 m/s，走路的速率為0.5～1 m/s，將人能夠安全逃出的速率(0.5 m/s)設定為打分基準值，從而獲得某點各指標因素的分值。而后，通過層次分析法(AHP法)建立判斷矩陣[18]，歸一化后計算得出四個指標因素的權重值(見表2)。最終，通過所得權重值乘以相應各指標因素的分值，得到該點的最終評分值。

表2 單體滑坡危險性分區打分

依據相應的危險性分區，判斷該點最終評分值所處區域，繪制準確的危險性分區圖，并采取相應的防災減災措施(見表3)。

表3 危險性分級及防災措施

根據以上危險性分區評價準則，將數值模擬計算結果網格化，共建立38個點(見圖10)。分別對各點滑塊數量、滑動速率、滑坡誘發次生災害的概率、植被覆蓋情況這四個指標因素進行打分，并乘以相應的權重，最終獲得各點總分值(見表4)及裁縫巖滑坡準確的危險性分區(見圖11)。

圖10 滑坡數值模擬計算結果

圖11 裁縫巖滑坡的危險性分區

表4 裁縫巖滑坡危險性評價打分

3 滑坡失穩概率分析

3.1 觸發滑坡失穩的降雨量閾值

裁縫巖滑坡發生于2016年6月28日19∶30?；赂浇袃商幱炅勘O測站，分別為距離滑坡點2.1 km的岔灘站，距離滑坡點5.1 km趕水站。從滑坡失穩前岔灘站和趕水站兩處降雨降雨量統計資料(見圖12、圖13)中可以發現，只有3日累計降雨量的峰值時間點與滑坡失穩時間相同(皆為2016年6月28日)。由此可見，3日累計降雨量峰值與滑坡發生的相關度最高?；率Х€時，岔灘站的3日累計降雨量峰值為48.7 mm，趕水站的3日累計降雨量峰值為151.5 mm。由于趕水站、裁縫巖滑坡點、岔灘站正好在一條直線上，可通過內插法計算出滑坡失穩時3日累計降雨量的閾值(為78.7 mm)。

圖12 岔灘站降雨量

圖13 趕水站降雨量

3.2 滑坡失穩概率

根據重慶市綦江區氣象局提供的趕水站附近2009年1月1日至2017年12月31日的日降雨量資料，趕水站3日累計降雨量統計曲線如圖14所示，9年間，3日累計降雨量超過閾值的次數共計5次，通過觸發因素確定裁縫巖滑坡年發生概率為56%。其失穩概率顯然超過了社會可以接受的范圍，必須盡快進行治理。

圖14 2009年至2017年趕水站三日累計降雨量

4 結論與展望

在現場調查、室內試驗、穩定性評價的基礎上，利用3DEC三維數值模擬的方法模擬裁縫巖滑坡失穩后的運動路徑，證實在最不利工況下，滑坡再次失穩后滑體將滑入綦江中，形成體積約14×104m3的滑坡壩，并且有體積約723 m3的溜滑體將滑至川黔鐵路雷吼洞洞口，阻塞鐵路；其次，將模擬結果與層次分析法相結合，建立危險性分區標準，制作裁縫巖滑坡危險性分區圖；最后，通過多年降雨統計資料確定該滑坡發生失穩的降雨閾值(為78.7 mm)，滑坡的年失穩概率為56%，明確了滑坡治理的必要性。